Approfondimenti sul trading con IA, l'analisi di mercato e il futuro della DeFi.
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Come i funding rate su Binance/Bybit trasformano i bellissimi risultati di backtest ad alta leva in perdite garantite. Formule, ricalcolo di strategie reali e la leva massima alla quale il funding non erode i profitti.
Finale della serie 'Backtest Senza Illusioni'. Come costruire un orchestratore da N strategie x M coppie, implementare la modalità cascade con priorità e riempimento di fallback, scegliere dual_size e perché i portafogli di strategie non possono essere testati sommando il PnL.
Tassonomia completa delle divergenze tra backtest e trading live: dallo slippage e i fill parziali alla desincronizzazione del codice. Pattern architetturali per ottenere la parità, esempi Python di un modulo core condiviso e una checklist di monitoraggio in produzione.
Perché una stima puntuale da un backtest è un'illusione pericolosa. Come il bootstrap Monte Carlo in 2 secondi di calcolo fornisce un intervallo di confidenza al 95% per PnL e MaxDD, e perché questo è un passaggio obbligatorio prima di avviare una strategia in produzione.
Come funziona l'arbitraggio del funding rate tra exchange crypto, perché i tassi differiscono su Binance, Bybit, OKX e dYdX, e come costruire un sistema di monitoraggio ed esecuzione per estrarre profitto da queste discrepanze.
Approfondimento sulle estensioni SQL time-series di QuestDB: SAMPLE BY, ASOF JOIN, HORIZON JOIN, WINDOW JOIN, LATEST ON e pattern di query di trading nel mondo reale.
Viste materializzate, analisi del libro degli ordini con array 2D e architettura di riferimento per una piattaforma di trading algoritmico basata su QuestDB.